基于微博文本的个性化兴趣关注点及情绪变迁趋势研究

• 作者: 王九硕 赵捷 高凯 高国江
• 来源期刊: 河北科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 自然语言处理 微博 个性化建模 个性化兴趣关注点 情绪变迁
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: 机械、电子与信息科学
• 页码范围: 188-194
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 4636字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7535/hbkd.2015yx02012

摘要

随着社交网络的快速发展,人们可利用微博平台发表、分享自己的观点以及抒发某种情绪,进而产生了大量针对不同话题的博文和情绪信息,但传统的文本挖掘算法在处理这些短小且具富含个性化情感信息的微博文本方面有所欠缺.在此提出一种基于微博文本的特征权重计算方法,可据此得到博主在不同时间段的关注点,通过情绪分类,分析用户在不同时间段内的情绪变迁情况.实验结果证明此方法具有一定的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高凯	河北科技大学信息科学与工程学院	16	155	9.0	12.0
2	王九硕	河北科技大学信息科学与工程学院	2	29	2.0	2.0
3	高国江	河北科技大学信息科学与工程学院	1	13	1.0	1.0